İster bir hobi projesi ister bir iş uygulaması olsun, IoT projeleriyle bazı deneyler yapmaya çalışan hemen hemen herkes Node-RED ile karşılaştı. Bunun nedeni, Node-RED kullanımının kolay olması, geniş topluluk desteği ve ücretsiz sunulmasıdır.
İlk bakışta Crosser Edge Intelligence çözümüyle Node-RED arasında bazı benzerlikler göze çarpıyor. Bu blog yazısında, Endüstriyel IoT için Crosser'ın Edge Intelligence çözümüyle Node-RED arasındaki benzerlikleri, temel farklılıkları ve Crosser’ın üstün olduğu yönleri ana hatlarıyla açıklamaya çalıştık.
Edge computing - Modüler Sürükle ve Bırak
Hem Node-RED hem de Crosser, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlem sırasını belirlemek için önceden tanımlanmış modüllerin grafiksel olarak bağlandığı modül tabanlı bir yaklaşımı benimsemiştir. Bu, birçok işletme otomasyon aracının yanı sıra veri analizi/sinyal işleme araçlarında kullanılan ve programcı olmayanların dahi süreçleri veya algoritmaları tanımlamasına izin veren başarısı kanıtlanmış bir yöntemdir.
Endüstriyel IoT uygulamaları için, OPC, Modbus, Profinet, MQTT ve HTTP gibi yaygın endüstriyel protokolleri kullanarak makinelerinizden veri almak için modüllere ihtiyacınız olacaktır. Edge Stream Analitiğini uygularken sonuçları diğer sistemlere veya hizmetlere iletmek istersiniz, dolayısıyla farklı bulut sağlayıcılara, şirket içi sistemlere veya makinelere veri gönderebilen modüllere ihtiyacınız olacaktır.
Son olarak, istediğiniz sonuca ulaşmak için verilerinizi işleyebilecek işleme modüllerine (veri temizleme, normalleştirme, filtreler, koşullar, algoritmalar…) ihtiyacınız olacaktır. Hem Node-RED hem de Crosser bu yetenekleri sunar. Bu nedenle, ilk bakışta iki araç da benzer görünebilir, ancak kaputun altındaki ürünler üzerinde bazı önemli farklılıklar vardır.
Computing Platform (Bilgi İşlem Platformu)
İlk olarak, Node-RED, NodeJS platformunda çalışan Javascript ile yazılırken, Crosser Edge, .NET çekirdeği üzerinde çalışan C# ile yazılır. Bu, aşağıdaki ana farklılıklarla sonuçlanır:
- Performans - Crosser Edge, aynı donanım platformunda önemli ölçüde daha fazla veri işleyebilir. Gerçek sayı ve kullanım durumuna bağlı olarak 10x'lik bir performans farkı oluşabilir.
- Analitik Modüllerinin ve Bağlayıcıların Dinamik Olarak Yüklenmesi - Kullanıcılar, yerel yazılımı güncellemek zorunda kalmadan merkezi kitaplığa kolayca yeni modüller ekleyebilir ve ardından bunları herhangi bir node ile kullanabilir.
- Çoklu Dil Desteği - Crosser, C#, Python ve Javascript* gibi özel kod modüllerini kullanırken farklı dilleri seçme özgürlüğü sunar.
- Makine Öğrenimi - Crosser, makine öğrenimi modellerinizi uçtan uca çalıştırmak için mükemmel bir platformdur. Standart bir Python ortamında Python için ortak makine öğrenimi kitaplıklarından herhangi biriyle oluşturulmuş modelleri barındırabilirsiniz. Ek olarak, Crosser Cloud hizmeti model dosyalarınızı yönetir ve bunları ihtiyaç duyulan uç nodelara otomatik olarak dağıtır.
Modül Kütüphaneleri
Node-RED'in en önemli avantajlarından biri kapsamlı modül kitaplığıdır. Yapmak istediğiniz hemen hemen her şey zaten bir modül olarak mevcuttur ve entegre depo aracılığıyla kolayca erişilebilir. Bununla birlikte, bu modüllerin çoğu açık kaynak topluluğu tarafından sağlanmaktadır ve bu bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir.
Node-RED kitaplığında çoğu durumda belirli bir özellik için seçebileceğiniz birden fazla alternatif vardır. Ancak hangisini kullanmalısınız? Bu alternatiflerin durumu nedir, üretim ortamlarında test edildi mi ve hala destekleniyorlar mı? Bu soruların cevaplarını bilmek mümkün değildir.
Crosser, endüstriyel IoT uygulamaları için tüm yaygın kullanım durumlarını kapsayan çok geniş bir modül kitaplığı sağlar. Bu modüller, tutarlı bir mesajlaşma modeli ve kullanıcı arabirimi ile oluşturulmuştur, üretime hazırdır ve tam olarak desteklenir. Bu, kullanımı büyük ölçüde basitleştirir ve riski en aza indirir. Modüller, benzer koşullar altında üçüncü şahıslar tarafından da kullanılabilir ve kod modüllerimizi veya açık SDK'yı kullanarak kendi modüllerinizi oluşturmanız da mümkündür.
Flow’lar dağıtılırken modüller dinamik olarak genel çalışma zamanlarına (Crosser) yüklenir. Bu, yerel olarak yüklenen yazılımı güncellemek zorunda kalmadan dağıtılan kullanım durumlarının bakımını ve sürekli iyileştirilmesini büyük ölçüde basitleştirir.
Uzaktan Test
Bir node, üretimde birden çok flowa dağıtılmadan önce test edilmelidir. Crosser ile her modülden geçerken verileri kontrol ederek nodelarınızı adım adım doğrulayabilirsiniz. Mesajlar işlenirken görüntü veya zaman serisi grafik görüntüleyiciler ile sensör verilerini çizebilirsiniz. Node’larınızı, bulut hizmetinin bir parçası olarak sunulan güvenli bir sanal ortamda test edebilir veya flow düzenleyicinizi sahada dağıtmış olduğunuz herhangi bir düğüme bağlayarak dağıtılmış ağınızdan erişilebilen gerçek verilerle doğrulayabilirsiniz.
Flow, geliştirme ortamında doğrulandıktan sonra, aynı kullanıcı arabirimi içinden üretime dağıtılabilir. Flow birden çok dağıtım için geliştirilmişse, kullanıcı flow’u aynı anda birkaç farklı üretim ortamına farklı ayarlar/parametrelerle dağıtabilir.
Tek bir çalışma zamanında (Runtime), birden fazla Flow
Crosser ve Node-RED arasındaki diğer bir fark, Crosser'ın aynı node (çalışma zamanı kurulumu) üzerinde birçok farklı flow’u yürütme yeteneğidir. Aynı node üzerinde çalışan diğer flow’ları etkilemeden mevcut flow’lar güncellenebilir ve yeni flow’lar eklenebilir. Herhangi bir nedenle bir flow arızalanırsa, o nodedaki diğer tüm flow’lar çalışmaya devam edecektir.
Node-RED, her dağıtımda yalnızca alt flow’ları içeren bir flow çalıştırma yeteneği sunar. Bu flow’lardan biri arızalanırsa, tüm node çalışmayı durduracak ve tüm flowl’ar etkilenecektir.
Crosser Cloud
Crosser Cloud hizmeti nodelarınızı yönetmek için kullanılır. Burası, Flow Studio görsel tasarım aracını kullanarak flow’lar oluşturduğunuz ve ardından her uç node üzerinde hangi flow’un çalışması gerektiğine karar vermek için Uç Yönlendiriciyi kullandığınız yerdir.
Edge Director, yeni node’ların devreye alınmasından yeni veya güncellenmiş flow’ların dağıtılmasına ve tüm uç node’ların çalışmasının izlenmesine kadar, tüm yaşam döngüsü yönetimini basitleştirmek için tasarlanmıştır. Tüm işlemler, tek bir node veya bir node grubu üzerinde kolayca gerçekleştirilebilir.
Flow Studio işlevleriyle birleştirilen Edge Director yetenekleri, kavram kanıtı (POC) aşamalarını üretim aşamasıyla tek bir ortamda birleştirir. Bu IoT projenizin devreye alma aşamasındaki birkaç zorlu adımı kaldırmanızı sağlar.
Crosser Cloud, saf bir yönetim ve yapılandırma hizmetidir. Bir flow, bir node ile devreye alınır alınmaz, buluta herhangi bir bağlantıya ihtiyaç duymadan otonom olarak çalışır. Bir uç node’daki veri işlemenin sonuçları, flow’ların belirttiği yere gönderilir.
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
Veri analisti (Data Analyst), verileri toplayan, analiz eden ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkararak işletmelere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan bir profesyoneldir.
Makine Öğrenimi Mühendisi (Machine Learning Engineer), veri analizi ve yapay zeka algoritmalarıyla çalışan, makinelerin öğrenmesini ve veri odaklı kararlar almasını sağlayan sistemleri geliştiren bir profesyoneldir. Bu mühendisler, istatistik, programlama ve veri bilimi becerilerini kullanarak, iş süreçlerini otomatikleştiren ve optimize eden çözümler oluşturur.